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Optimal placement of wind turbines using NSC-PSO algorithm

机译:使用NSC-PSO算法优化风力涡轮机的位置

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摘要

The wind farm location optimization (WFLO) problem is an active area of research. This paper is investigating the suitability of the no speeds and coefficients particle swarm optimization (NSC-PSO) method for solving the WFLO problem. In order to prove the competitiveness of the NSC-PSO method, a simplified wake model is implemented, which is similar to the model used in the pioneering work of Grady et al. 2005, with the optimization objective to minimize the farm's installation cost while maximizing the energy output. The results obtained using NSC-PSO are superior and more intuitive when compared with the results reported by Grady et al. using Genetic Algorithms.
机译:风电场位置优化(WFLO)问题是研究的活跃领域。本文正在研究无速度和系数粒子群优化(NSC-PSO)方法解决WFLO问题的适用性。为了证明NSC-PSO方法的竞争力,实现了简化的唤醒模型,该模型类似于Grady等人的开创性工作中使用的模型。 2005年,优化目标是最大程度地减少农场的安装成本,同时最大程度地提高能源输出。与Grady等人报道的结果相比,使用NSC-PSO获得的结果更好,更直观。使用遗传算法。

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